Google elimina 4 modelos de atribución en anuncios y análisis: lo que significa para los especialistas en marketing

A principios de abril, Google anunció que Google Ads y Google Analytics 4 (GA4) dejarán de utilizar varios modelos de atribución, incluidos el decrecimiento de tiempo, basado en posición, lineal y de primer clic, y harán que su modelo de atribución basada en datos (DDA) sea el predeterminado. Esto significa que una variedad de modelos probados y verdaderos ya no estarán disponibles y que las acciones existentes con estos modelos se convertirán.

Si actualmente confía en los modelos de atribución que pronto quedarán obsoletos, no se preocupe. Aquí le mostramos cómo y cuándo se verán afectadas sus campañas, qué hacer y cómo avanzar.

¿Cómo y cuándo se verán afectadas mis acciones de conversión?

Los modelos de atribución de disminución de tiempo, basada en posición, lineal y de primer clic ya no están disponibles como nuevas acciones de conversión en GA4 a partir de mayo de 2023. Google Ads hará lo mismo en junio de 2023 .

En septiembre de 2023, se cambiarán todas las acciones de conversión que aún utilicen los modelos obsoletos. Aunque se desharán de la mayoría de los modelos de atribución basados ​​en reglas, mantendrán el último clic como opción.

¿Qué es la atribución basada en datos (DDA)?

En general, el modelo DDA de Google se puede explicar como un modelo de atribución personalizado basado en el aprendizaje automático. Es único para cada empresa que lo utiliza porque se basa en datos del recorrido real del cliente. Los modelos de atribución basados ​​en datos consideran tanto las rutas de conversión como las de no conversión, lo que puede aumentar su comprensión de cada punto de contacto individual del cliente.

Google describe su DDA como: " dar crédito por las conversiones en función de cómo las personas interactúan con sus diversos anuncios y deciden convertirse en sus clientes". Utiliza datos de su cuenta para determinar qué palabras clave, anuncios y campañas tienen el mayor impacto en sus objetivos comerciales. La atribución basada en datos analiza el sitio web, las visitas a la tienda y las conversiones de Google Analytics de los anuncios de búsqueda (incluido Shopping), YouTube, Display y Discovery .

¿Qué deben hacer los especialistas en marketing para mantener su atribución precisa?

Si bien la atribución basada en datos (DDA) es un modelo técnicamente más avanzado, no significa que los especialistas en marketing deban abandonar sus otros modelos de atribución y cambiar a DDA por completo.

Aunque DDA puede ser un modelo de atribución valioso porque permite una comprensión más profunda de cada paso en el viaje de sus clientes hacia la conversión, es difícil saber cómo se construye el modelo o cómo funciona. Al eliminar otros modelos, Google elimina las prácticas de atribución conocidas, cada una de las cuales proporciona información única sobre el recorrido del cliente. DDA dentro de las herramientas de Google está limitado porque solo considera las propiedades de Google en su modelado. Puede sentirse como una caja negra.

Analytics no es una autopista de un solo carril. Para ser inteligente con sus prácticas de análisis, debe mirar los datos a través de diferentes lentes para obtener una mejor comprensión de la verdad sin anclarse en una visión unilateral.

Con AdRoll, puede conocer a sus clientes más importantes y personalizar sus viajes. Ofrecemos un conjunto de herramientas gratuitas y potentes de atribución entre canales que necesita para monitorear y optimizar de manera efectiva todas sus actividades de marketing en un solo lugar.

Al final, mantener la precisión de sus datos tiene menos que ver con el modelo que está usando en todos los ámbitos y más sobre cómo está usando los modelos para comprender sus datos y los objetivos que está tratando de lograr.

Comprenda mejor el rendimiento de su campaña con AdRoll

En el mundo de la atribución, el verdadero éxito de una campaña se basa en observar los resultados de diferentes modelos de atribución para ver el rendimiento desde múltiples ángulos. Si bien algunos de los modelos que Google está desaprobando pueden no ser la mejor solución de "talla única", permiten diferentes vistas del mismo conjunto de datos, proporcionando una visión más profunda de lo que funciona y lo que no.

El objetivo de AdRoll es poner las herramientas adecuadas frente a nuestros clientes para facilitarles lo más posible el éxito. El Panel de rendimiento multicanal de AdRoll ofrece a los clientes opciones de atribución fáciles de usar que brindan diferentes perspectivas sobre sus datos de conversión e ingresos. Continuará respaldando los modelos de atribución que nuestros clientes conocen, en los que confían y de los que obtienen información; estos modelos incluyen: primer toque, último toque, último clic, igual peso, posicional y tiempo de caída.